record-screw-ur

这是一个关于机器人学的数据集，包含10个剧集，每个剧集包含7519帧，总共有1个任务。数据集以Parquet文件格式存储，并提供了对应的视频文件。每个剧集都有相应的视频文件，视频格式为MP4，分辨率为1080p，帧率为30fps。数据集中的特征包括机器人的动作、状态、正面图像、时间戳、帧索引等，所有特征均为浮点数或整数类型，并有详细的形状和名称描述。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: record-screw-ur
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总集数: 10
• 总帧数: 7519
• 总任务数: 1
• 总视频数: 10
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割: 训练集（0:10）

数据文件

• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

• action: 浮点32，形状[7]，包含X、Y、Z位置，俯仰、偏航、滚动角度，以及夹爪位置
• observation.state: 浮点32，形状[7]，包含X、Y、Z位置，俯仰、偏航、滚动角度，以及夹爪位置
• observation.images.front: 视频格式，形状[1080, 1920, 3]，包含高度、宽度、通道信息，视频编码为av1，像素格式为yuv420p，非深度图，无音频
• timestamp: 浮点32，形状[1]
• frame_index: 整型64，形状[1]
• episode_index: 整型64，形状[1]
• index: 整型64，形状[1]
• task_index: 整型64，形状[1]

元数据

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: cta_ur_follower

创建信息

• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

引用信息

• 论文: 未提供
• 主页: 未提供
• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，高质量的数据集对于算法训练至关重要。该数据集借助LeRobot框架构建，通过采集真实机器人操作任务中的多模态数据，涵盖10个完整操作片段，总计7519帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，采样频率为30Hz，确保时序连贯性与数据完整性。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet数据文件获取结构化观测与动作序列，结合前端视频流进行行为克隆或强化学习训练。数据集已预设训练划分，支持端到端机器人策略学习。使用前需配置相应视频解码环境，建议采用LeRobot生态工具进行数据预处理与模型训练，以确保兼容性。

背景与挑战

背景概述

机器人操作数据集record-screw-ur由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于工业场景下的螺丝紧固任务。该数据集通过UR协作机器人平台采集，包含七维动作空间与高分辨率视觉观测数据，旨在推动示教学习与模仿学习在精密装配领域的发展。数据集采用Apache 2.0开源协议，其多模态特性为机器人精细操作策略的泛化能力研究提供了重要支撑。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决工业机器人精细操作中的高精度位姿控制与视觉-动作映射问题。构建过程中需克服多传感器时序同步、高维连续动作空间的数据标注，以及真实环境下视觉遮挡与光照变化的干扰。此外，螺丝紧固任务要求的亚毫米级定位精度对数据采集系统的校准与稳定性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，record-screw-ur数据集通过记录UR机械臂执行螺丝拧紧任务的完整操作序列，为模仿学习算法提供了高质量的训练样本。该数据集包含机械臂末端执行器的七维位姿数据和高清视觉观测，能够完整再现从抓取螺丝到精准定位的整个操作流程，为机器人精细操作任务建立了标准化的评估基准。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人精细操作中动作序列建模与视觉-动作对应关系学习的核心难题。通过提供同步的多模态数据，支持研究者开发能够理解工具使用场景的智能系统，显著推进了机器人从简单抓取向复杂工具操作的技术跨越，为具身智能研究提供了重要的数据支撑。

实际应用

工业自动化领域可直接利用该数据集训练机械臂执行精密装配任务，特别是在电子产品制造和汽车零部件组装中实现螺丝拧紧工序的自动化。基于该数据训练的模型能够适应不同规格的螺丝和多变的工作环境，大幅提升生产线的灵活性和可靠性，降低人工操作的成本与误差。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，record-screw-ur数据集凭借其高精度七维动作空间与多模态观测数据，正成为模仿学习与强化学习算法验证的重要基准。该数据集通过LeRobot平台采集的真实螺钉装配任务数据，为机器人精细操作策略研究提供了宝贵资源。当前研究热点集中于跨模态表征学习，利用其同步的姿态控制信号与视觉信息，探索端到端的策略泛化能力。随着工业自动化对精密装配需求的提升，此类数据集在推动自适应抓取、力控操作等前沿方向具有显著价值，为机器人智能决策系统提供了真实场景下的训练与评估基础。